第一，物理實踐、物理模擬器與世界模型協同驅動的具身感認知。物理實踐是具身智能的本質，物理模擬器可以構建高保真的訓練環境，世界模型可以提供環境當中比較本質的內部特征。三者融合既可以保證豐富有效、真實的環境，也可以用于訓練具身智能機器人與環境的接觸和非接觸交互的感認知能力，為其決策和控制奠定基礎。
第二，多層次端到端的具身決策，由多模態大模型啟發的，具有數理基礎的認知與規劃研究，與生命科學家的成果融合，并與實時的控制模塊融合，可以顯著增強具身智能機器人在非結構化環境下的泛化性和實用性。
第三，從控制角度來看，可以融合模型預測，強化學習和生命科學的具身智能控制。一方面可以把模型預測控制的動態優化能力，把強化學習自適應決策融合起來，更進一步的與生命科學的冗余多環路控制機制相融合。這樣的話，可以更加讓具身智能機器人向人發展，實現具身智能的新控制，提升其在新環境當中的適應性和高性能。
第四，生成式人工智能驅動的具身智能機器人設計。通過對于電機、減速器、驅動器、結構、連接件和材料的統一優化，同時與工材領域的科學成果相結合，在物理模擬器當中實現硬件與控制策略的協同優化，可自動探索任務中實現最優的具身智能的機器人設計。
第五，高度協同與動態適配的具身智能軟硬件一致性。具身智能機器人需要軟硬件的一致性，在硬件開發的階段需預置適配算法的接口規范，在算法的設計當中又會內嵌物理約束，就是軟中有硬，硬中有軟，并且通過聯合仿真驗證，就是有軟有硬的情況下，讓系統更加保持一致，讓軟件模塊更加接近硬件，讓整體系統更加符合我們的軟硬件一致性的期望。
第六，具身智能機器人大工廠，在仿真環境當中實現自然語言交互、環境生成、機器人本體設計、決策-控制算法以及軟硬件一致性算法等研發，讓他們有機地結合在一起，并且反復進化。這樣的系統可以根據性能和需求實現快速設計，實現高質量具身智能機器人系統，為社會服務。
第七，具身智能大規模高質量數據集，基于物理實體采集與仿真合成構建大規模高質量具身智能數據集。這里高質量是一個關鍵，關于大規模，科研的期望是讓它規模要變小。同時可以顯著提升具身智能機器人的本體構型優化、多模態訓練效率及跨場景策略遷移能力。
第八，具身智能機器人集群及與人協同的發展，融合多智能體的協同機制，構建具身智能機器人集群。同時不斷提升具身智能機器人的安全性，及其與人的共情能力，讓具身智能機器人真正走向我們，真正走向人類，成為人類的朋友。
第九，跨學科的具身智能機器人開源社區。首先具身智能機器人的發展需要信息科學、工程與材料科學、數學物理科學、生命科學等多學科協作，將在全球范圍內聚集各領域的頂級科學家和工程人員，促進具身智能領域的技術探討，助力產業鏈的上下游深度融合和協作發展。
第十，面向具身智能機器人的安全評估與倫理建設，通過行為規范驗證、決策可解釋性分析，和數據安全性研究等，能夠確保建立面向具身智能機器人的安全評估體系和倫理規范。確保在復雜開放環境中決策的可靠性、可解釋性以及行為的安全性，這才使得具身智能機器人能夠走向我們的服務行業。
共0條 [查看全部] 網友評論